Sistem Rekomendasi Jurusan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Gaussian Berbasis Web

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem rekomendasi jurusan berbasis web menggunakan algoritma Naive Bayes Gaussian guna mengatasi masalah kebingungan siswa dalam memilih jurusan di STIKI Malang. Terdapat keterbatasan informasi dan bimbingan karir yang membuat siswa lulusan SMA/K sulit menentukan pilihan jurusan yang sesuai dengan minat dan potensinya. Dalam penelitian ini, data latih dari 107 mahasiswa aktif dan lulusan STIKI Malang digunakan untuk memberikan rekomendasi berdasarkan berbagai atribut seperti jenis kelamin, jurusan, skill, hobi, alasan kuliah, alasan memilih program studi, ketertarikan terhadap matematika, dan ketertarikan terhadap bahasa Inggris. Metode Naive Bayes Gaussian berhasil mengklasifikasikan data dengan akurasi mencapai 87,85%, yang dapat mengatasi masalah ketidakpastian dalam pemilihan jurusan. Diharapkan sistem ini dapat membantu siswa lulusan SMA/K dalam memilih jurusan yang sesuai, mengurangi kesalahan pemilihan jurusan, dan memanfaatkan potensinya secara optimal.